作为轴承故障诊断依据，振动传感器采集的信号易受工作环境噪声干扰。为更加准确提取特征信息，采用改进传统小波阈值去噪方法，利用中间比例系数过渡方法，将传统硬阈值和软阈值结合，信号去噪更加平滑有效。去噪后的信号进行二维短时傅里叶变换，得到二维时频域数据结构。通过胶囊注意力方式改进ResNet网络直连结构，从而得到更好的分类模型Capsut-ResNet。通过对比去噪前后和不同注意力模型结构，证明了方法的有效性，能够实现更高的准确率。
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